Análise da Produção Industrial com o R

O IBGE divulgou hoje pela manhã o resultado da Produção Industrial referente a setembro. A coleta, tratamento e apresentação dos dados da pesquisa com o R é ensinada no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R. A seguir, apresento uma parte do código que gera a apresentação disponível ao final do post.

O script começa carregando alguns pacotes:

library(tidyverse)
library(lubridate)
library(tstools)
library(sidrar)
library(zoo)
library(scales)
library(gridExtra)
library(tsibble)
library(timetk)
library(knitr)

Na sequência, importamos os dados da indústria geral e das atividades da indústria de transformação diretamente do SIDRA/IBGE com o pacote sidrar. Tanto o número índice encadeado quanto o número índice ajustado sazonalmente.

# Produção Física por Seção e Atividades
## Número-Indice com ajuste sazonal
tabela_sa = get_sidra(api='/t/3653/n1/all/v/3134/p/all/c544/all/d/v3134%201') %>%
mutate(date = parse_date(`Mês (Código)`, format='%Y%m')) %>%
select(date, "Seções e atividades industriais (CNAE 2.0)", Valor) %>%
spread("Seções e atividades industriais (CNAE 2.0)", Valor) %>%
as_tibble()

## Número-Indice sem ajuste sazonal
tabela = get_sidra(api='/t/3653/n1/all/v/3135/p/all/c544/all/d/v3135%201') %>%
mutate(date = parse_date(`Mês (Código)`, format='%Y%m')) %>%
select(date, "Seções e atividades industriais (CNAE 2.0)", Valor) %>%
spread("Seções e atividades industriais (CNAE 2.0)", Valor) %>%
as_tibble()

Feito isso, podemos criar algumas métricas de crescimento com o código abaixo.

## Variação na Margem
tabela_sa_ts = ts(tabela_sa[,-1], start=c(year(tabela_sa$date[1]),
month(tabela_sa$date[1])), freq=12)
margem = (tabela_sa_ts/stats::lag(tabela_sa_ts,-1)-1)*100
colnames(margem) <- colnames(tabela_sa[,-1])
margem = tk_tbl(margem, preserve_index = TRUE,
rename_index = 'date')
margem_long = margem %>%
gather(variavel, valor, -date)

## Variação Interanual
tabela_ts = ts(tabela[,-1], start=c(year(tabela$date[1]),
month(tabela$date[1])), freq=12)
interanual = (tabela_ts/stats::lag(tabela_ts,-12)-1)*100
colnames(interanual) <- colnames(tabela[,-1])
interanual = tk_tbl(interanual, preserve_index = TRUE,
rename_index = 'date')
interanual_long = interanual %>%
gather(variavel, valor, -date)

## Variação acumulada em 12 meses
anual = acum_i(tabela_ts,12) %>%
as_tibble() %>%
mutate(date = tabela$date) %>%
drop_na() %>%
select(date, everything())

anual_long = anual %>%
gather(variavel, valor, -date)

Uma vez que conseguimos criar as métricas de crescimento, podemos apresentar as mesmas. Primeiro, em tabelas.

Como se vê, a indústria geral tem apresentado seguidas variações positivas desde maio. O gráfico a seguir ilustra a retomada.

Essa retomada na margem, diga-se, aos poucos deve ser sentida nas outras métricas. Os gráficos abaixo mostram a recuperação quando se considera a variação interanual.

Mais lentamente, contudo, veremos uma recuperação sendo sentida na variação acumulada em 12 meses, como pode ser visto nos gráficos a seguir.

(*) A análise completa está disponível no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R.